Demo de un agente LLM determinista basado en máquinas de estados

Este es un demo implementado de forma experimental de una arquitectura de agente LLM determinista basada en máquinas de estados.

Todo el estado del usuario se guarda en el IndexedDB del navegador, no en el servidor,
y el LLM se usa únicamente en la etapa de interpretar y clasificar la intención de la entrada del usuario, no para ejecutar acciones ni cambiar el estado.

En el entorno de demo, se ofrecen hasta 30 llamadas al LLM por día desde el servidor,
por lo que se puede probar de inmediato sin configuración adicional.

Además, el sistema de memoria está inspirado en el algoritmo de colonia de hormigas,
y fue diseñado para que el recuerdo y el olvido ocurran de forma natural mediante refuerzo y decaimiento.

Si necesitas más llamadas o quieres usar un modelo específico,
el usuario puede ingresar directamente su propia API key o integrar opcionalmente un LLM local como Ollama.

Aún es un proyecto en fase de investigación y experimentación,
y más que enfocarse en "qué tan inteligente hacer al LLM",
se enfoca en qué tan claramente se puede limitar el punto en el que interviene el LLM.

Si lo prueban, les agradecería mucho cualquier feedback.
Quienes tengan curiosidad por el trasfondo de la arquitectura y la intención del diseño también pueden consultar el white paper a continuación.

White paper: https://github.com/manifesto-ai/mind-protocol-whitepaper

¡Gracias!